自動(dòng)指紋圖像分類與匹配方法的研究.pdf

1、大連理工大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要隨著電子信息技術(shù)、計(jì)算機(jī)及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，通過辨識(shí)人體生理或行為特征來進(jìn)行身份認(rèn)證的生物識(shí)別技術(shù)越來越多的得到廣泛認(rèn)同。指紋識(shí)別作為生物識(shí)別技術(shù)中一種優(yōu)秀的身份認(rèn)證方法，其理論及應(yīng)用研究受到了多方的重視，并以其方便易用、高準(zhǔn)確率和低價(jià)格等諸多優(yōu)勢而得到廣泛應(yīng)用，己經(jīng)成為最流行、最方便、最可靠的個(gè)人身份認(rèn)證技術(shù)之一。雖然有很多自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)的商業(yè)產(chǎn)品和研究成果問世，但仍不能達(dá)到某些特定的應(yīng)用要求，其系統(tǒng)性

2、能也需進(jìn)一步提高。本文作者在收集和分析近年來國內(nèi)外指紋識(shí)別方面的研究報(bào)告、學(xué)術(shù)論文等專業(yè)資料的基礎(chǔ)上，對(duì)自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)的核心技術(shù)一一指紋圖像分類和匹配算法做了深入的研究，并在此基礎(chǔ)上提出了新的基于圖像旋轉(zhuǎn)不變性程序模塊的指紋分類算法和新的基于細(xì)節(jié)點(diǎn)扇區(qū)采樣的指紋匹配算法。一、在分類部分，本論文實(shí)現(xiàn)了三種圖像旋轉(zhuǎn)算法，并將其應(yīng)用到指紋圖像分類中，從而解決了由于指紋圖像的旋轉(zhuǎn)而造成分類錯(cuò)誤的問題，經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明，本算法有效提高了指紋的分類效果

3、。二、在匹配部分，本論文提出了一種全新的基于細(xì)節(jié)點(diǎn)特征的指紋匹配算法，這種方法將指紋圖像以參考點(diǎn)為中心劃分為若干扇區(qū)，分扇區(qū)統(tǒng)計(jì)細(xì)節(jié)點(diǎn)數(shù)目，以此構(gòu)造新的匹配特征向量。這種方法既包含了指紋的全局特征(各扇區(qū)的有序排列表征了指紋的全局特征)，也不遺失指紋的局部特征(各扇區(qū)細(xì)節(jié)點(diǎn)數(shù)目編碼反映了指紋的局部特征)，因而使更多的指紋信息得到利用，從而提高了指紋識(shí)別的準(zhǔn)確性。作者在PN的計(jì)算機(jī)上用VisualC實(shí)現(xiàn)了論文中提到的所有算法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明

4、，本論文提出的新算法在很大程度上提高了圖像的處理效果、分類結(jié)果和運(yùn)行速度，指紋圖像分類和匹配的結(jié)果是令人滿意的。關(guān)鍵詞:指紋匹配指紋分類特征提取方向圖圖像旋轉(zhuǎn)獨(dú)創(chuàng)性說明作者鄭重聲明:本碩士學(xué)位論文是我個(gè)人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得研究成果。盡我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人己經(jīng)發(fā)表或撰寫的研究成果，也不包含為獲得大連理工大學(xué)或其他單位的學(xué)位或證書所使用過的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的貢獻(xiàn)均已